Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Connect agents to 6DuckLearn memory, approvals, and runtime control.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://6ducklearn.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http 6ducklearn https://6ducklearn.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"6ducklearn": {
"url": "https://6ducklearn.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"6ducklearn": {
"type": "http",
"url": "https://6ducklearn.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://6ducklearn.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน 6ducklearn.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Official public setup docs, registry metadata, and local connector package for 6DuckLearn integrations.
This repository contains two separate integrations: Hosted MCP lets Codex use 6DuckLearn tools; the AI Runtime Connector lets Agent Console send work to Codex, Hermes, or OpenClaw.
Use 6ducklearn as the local client key in Codex or Claude Code. The official MCP Registry name is com.6ducklearn/mcp, and the hosted endpoint is:
https://6ducklearn.com/mcp
This repository is intentionally hosted-first. It does not contain the private 6DuckLearn SaaS backend, Supabase edge functions, service-role database access, billing logic, user memory store, or production deployment scripts.
From GitHub:
npx github:kit18/6ducklearn-mcp setup-codex
This configures the hosted 6DuckLearn MCP server in local Codex, adds the hosted OAuth compatibility header, and starts the OAuth login flow. If a matching, authenticated 6ducklearn hosted entry already exists, the setup command keeps it in place and does not reopen OAuth. A different local or stdio entry is replaced, while a matching but signed-out entry resumes OAuth, so repeated setup stays deterministic without creating duplicates.
Manual fallback:
Do not use codex mcp add for this fallback: current Codex versions can start OAuth immediately from that command, before explicit scopes are supplied. Inspect the entry first with codex mcp get 6ducklearn --json:
~/.codex/config.toml.http_headers table.codex mcp remove 6ducklearn, then add the full block.[mcp_servers.6ducklearn]
url = "https://6ducklearn.com/mcp"
[mcp_servers.6ducklearn.http_headers] User-Agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125 Safari/537.36"
Start only the explicitly scoped login:
codex mcp login 6ducklearn --scopes mcp:read,mcp:write,approval:request
claude mcp add --transport http 6ducklearn https://6ducklearn.com/mcp
Then open the MCP tool picker in Claude Code and authorize 6DuckLearn when prompted.
The npm packages @6ducklearn/mcp and @6ducklearn/connector are not published yet. Until npm publication is available, use the GitHub npx command above for copy/paste setup.
6ducklearncom.6ducklearn/mcp6DuckLearn MCPhttps://6ducklearn.com/mcphttps://6ducklearn.com/.well-known/oauth-authorization-serverhttps://6ducklearn.com/.well-known/oauth-protected-resource/mcpThe public Codex helper requests only mcp:read, mcp:write, and approval:request. Control-plane access and local-runtime authorization use separate, explicitly named flows; the hosted-MCP setup never requests approval:decide. A protected write is submitted to 6DuckLearn Inbox with a server-issued approval ID. The human decides there, then Codex calls resume_approved_write with only that ID to execute the locked request once.
6DuckLearn MCP gives connected agents account-authorized workflows for research, organization, reminders, portfolio review, knowledge retrieval, canvas creation, and Skill Builder discovery. Finance research includes bounded stock-research bundles and issuer-grounded Hong Kong credit-card evaluation when those capabilities are enabled for the connected account.
For the full public catalog, see MCP tool use cases. The catalog describes each tool by practical use case and example prompt without exposing private schemas or backend implementation details.
Finance-related capabilities are for research, organization, summaries, alerts, and user-authorized workflows. 6DuckLearn MCP is not an order-routing service or source of investment recommendations.
Ask for a stock bundle when you want the available value, timing, event, risk, saved-research, and portfolio inputs in one read-only response:
Build a 90-day cached research bundle for 0700.HK. Include upcoming dates for the next 90 days, identify stale or missing evidence, and do not give trading instructions.
For Hong Kong credit cards, separate evidence lookup from evaluation:
First show the published dining-card evidence and freshness. Then evaluate annual net value for HKD 8,000 of monthly dining spend, excluding welcome offers and disclosing every missing or unverified field.
query_credit_card_catalog never ranks cards. recommend_credit_cards evaluates only the currently published, source-linked catalog and may return a limited, stale, or insufficient-data status instead of a winner. Missing normalized fields remain disclosures; they are not permission to invent reward rates, eligibility, fees, or ranking evidence.
The connector is for users who want a local runtime bridge between 6DuckLearn and AI runtimes such as Codex, OpenClaw, or Hermes. The preferred setup path is OAuth from the 6DuckLearn web app.
npm install
npm run build SIXDUCK_PUBLIC_BASE_URL=https://6ducklearn.com node packages/connector/dist/index.js login
After login, keep the connector process running when using a local runtime:
SIXDUCK_RUNTIME_TYPE=codex \
SIXDUCK_CODEX_CWD=/absolute/path/to/your/workspace \ SIXDUCK_CODEX_QUIET_PROFILE=true \ node packages/connector/dist/index.js
Most users should start from the hosted 6DuckLearn setup page rather than cloning this repository directly.
The official registry manifest lives in server.json. It is a hosted-only listing because the canonical 6DuckLearn MCP server runs at https://6ducklearn.com/mcp; the local connector is a runtime bridge, not a standalone stdio MCP server package.
Before publishing, validate the manifest and hosted endpoint:
npm run validate:registry
npm run smoke:hosted
Publish with domain-based authentication so the registry name can stay under the 6DuckLearn domain namespace:
# After generating the proof key and serving /.well-known/mcp-registry-auth:
mcp-publisher login http --domain 6ducklearn.com --algorithm ecdsap384 --private-key "$PRIVATE_KEY" mcp-publisher publish curl "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=com.6ducklearn/mcp"
The required HTTP proof must be served from https://6ducklearn.com/.well-known/mcp-registry-auth. After the official MCP Registry lists com.6ducklearn/mcp, request GitHub MCP Registry inclusion by emailing partnerships@github.com with the registry name, official registry URL, GitHub repository, website, hosted endpoint, and validation evidence. GitHub's MCP Registry is a separate curated surface, so listing there currently requires GitHub review rather than relying on automatic community registry sync.
npm install
npm run validate
Validation runs TypeScript build, connector tests, package dry-run, MCP Registry manifest checks, hosted MCP smoke checks, and a public-release secret scan.
Report security issues privately. See SECURITY.md.
Code is licensed under Apache-2.0. Documentation examples are licensed under CC BY 4.0. See TRADEMARK.md for 6DuckLearn brand usage.